学习Python可以做python开发工程师、python高级工程师、Web网站开发工程师、Python自动化测试、Linux运维工程师、python游戏开发工程师、python技术经理、python开发实习等职业选择。
根据职友集数据显示，全国python平均工资：¥ 13730/月，取自 18230 份样本，较 2019 年，减少 15.8%。python工资按工作经验统计，其中应届生工资¥7750，1-3年工资¥11670，3-5年工资¥17280，5-10年工资¥24040，10年以上工资¥27500，该数据仅供参考。
如果是一个站点，单一目的，用习惯的语言写吧，学别的语言用的时间都够重构两遍的了。如果是有100左右的站点，做个框架，把你的爬虫管理起来，比起怎么写更重要。ok，以上两个都是 “手动” 写模板的（当然，我们会有一些小插件等辅助工具）。手动写模板的好处是：当站点不多的时候——快，灵活。在这样的场景和目的下，选择你习惯的语言，有最多页面解析和 HTTP 请求支持的库的语言最好。比如 python，java。注意，这么选择的唯一原因是启动成本高于编写成本当你面临的是1000个站点这个量级的时候，可能你需要编写一个模板生成器，当你面临的是 1w 个站点以上，但是是同一类型的站点，可能你需要自动模板挖掘。在这个阶段，算法更重要，所以代码编写的便利程度决定你的选择。当然，当算法稳定之后，就变成下面那个问题了。当你面临的是每天几十亿的网页，来一次全量计算算一周，每个页面需要提取标题，主图，发布时间，网页分块，页面价值。不可能有人给他们写“脚本”，配模板。大量的建树，分词，机器学习，打分，follow 链接质量预测，筛选。占用大量的计算。这个阶段，计算速度就非常重要了，除非你能说服老大，给你加几千台机器。相对于这样的需求，重新编写所有基础组件都可以。语言的选择就会选择执行速度快的了。需要说明的一点是，灵活度，或者说抽取准确性，从上到下是依次递减的。PM也不会要求你能对几百亿的网站准确抽取每个字段对吧。
最后说一下抓取的问题。调度抓取对于每个爬虫都是必要的，但却没什么好说的，不同量级自然有不同的做法，但是这样的系统一般目的明确，少包依赖，不需要你不断修改。并且在架构中，往往可以是独立组件，和下游是不同语言都行，爱用什么写用什么写。。对于机房带宽来说，下行基本是没人用的，只要你和对方网站愿意，抓取速度不是瓶颈。反而，计算对方压力，筛选重复，高质链接更重要。而这又反过来带来了计算的压力。
